Analisis Sentimen terhadap Opini Publik Mengenai Childfree dalam Pernikahan pada Twitter Menggunakan K-Nearest Neighbor (K-NN)

Abstract

Pada pernikahan biasanya yang paling di nanti ialah memiliki seorang keturunan, sebagai tanda kesempurnaan dan menambah kebahagiaan didalam sebuah pernikahan.  Namun menurut perkembangan terkini, banyak pasangan pernikahan memilih untuk menjalani kehidupan yang bahagia tanpa memiliki anak atau disebut dengan childfree. Tetapi masyarakat masih banyak yang memperdebatkan hal ini, salah satunya di twitter. Maka dari itu diperlukan analisis sentimen guna melakukan prediksi opini publik yang cenderung positif, netral, atau negatif. Preprocessing teks yang digunakan adalah cleaning, normalisasi, case folding, filtering, stemming, dan tokenizing. Dimana tujuan dari normalisasi adalah mengganti kata-kata yang disingkat dan teknik pembobotan katanya menerapkan TF-IDF. Data pada penelitian ini berjumlah 1100 tweet. Dengan menerapkan algoritma K-Nearest Neighbor dan diuji untuk menghasilkan sistem yang paling akurat. Hasil dari pelabelan untuk sentimen positif berjumlah 636, sentimen netral berjumlah 285, dan 285 untuk sentimen negatif. Data di-split dengan perbandingan 85% untuk data train dan 15% untuk data test. Klasifikasi K-NN dengan nilai k = 8 menghasilkan akurasi sebesar 70%, precision 70% dan recall 70%.

Kata Kunci—Sentimen Analisis, K-Nearest Neighbor (K-NN), Childfree